一种基于双通道特征增强的高光谱图像分类方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202210812607.4

申请日：

2022-07-12

公开(公告)号：

CN117437557A

公开(公告)日：

2024-01-23

发明(设计)人：

张俊三赵利沈秀轩邵奇

申请人：

中国石油大学（华东）

申请人地址：

266580 山东省青岛市黄岛区长江西路66号

IPC主分类号：

G06V20/17

IPC分类号：

G06V20/64 G06V10/26 G06V10/58 G06V10/80 G06V10/82 G06N3/0464

代理机构：

代理人：

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

山东省青岛市

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2024-03-22	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06V 20/17申请日:20220712
2024-01-23	公开	公开

共 50 条

[21] 一种基于空间-光谱特征和稀疏表达的高光谱图像分类方法 [P].

王立国 ;

杨京辉 ;

窦峥 ;

赵春晖 .

中国专利 :CN104036289A ,2014-09-10

[22] 一种基于高光谱图像特征的对象分类方法及系统 [P].

路浩 ;

刘永雷 ;

赵曰峰 ;

张立人 ;

蔡阳健 .

中国专利 :CN110807387A ,2020-02-18

[23] 基于交叉分组空谱特征增强网络的高光谱图像分类方法 [P].

林乐平 ;

李祖锋 ;

欧阳宁 ;

莫建文 .

中国专利 :CN112200090B ,2021-01-08

[24] 一种基于跨层特征融合的高光谱图像分类方法 [P].

李臣明 ;

范婷婷 ;

高红民 .

中国专利 :CN118537592A ,2024-08-23

[25] 一种基于深度学习的高光谱图像分类方法 [P].

孙崐 ;

张天意 .

中国专利 :CN112101467A ,2020-12-18

[26] 一种基于多尺度空谱特征联合学习的高光谱图像分类方法 [P].

张彦梅 ;

徐雁冰 ;

余诚诚 ;

岳亭轩 ;

李欢 ;

赵桂宸 .

中国专利 :CN114842264B ,2024-08-02

[27] 一种基于多尺度空谱特征联合学习的高光谱图像分类方法 [P].

张彦梅 ;

徐雁冰 ;

余诚诚 ;

岳亭轩 ;

李欢 ;

赵桂宸 .

中国专利 :CN114842264A ,2022-08-02

[28] 一种基于多层次特征提取网络的高光谱图像分类方法 [P].

陆小辰 ;

杨德政 ;

贾逢德 ;

阳云龙 ;

翟梦琳 .

中国专利 :CN114048810A ,2022-02-15

[29] 基于空间信息增强和深度信念网络的高光谱图像分类方法 [P].

李娇娇 ;

孙利平 ;

李云松 .

中国专利 :CN107145830B ,2017-09-08

[30] 基于空间-光谱感知网络的农业高光谱图像分类方法 [P].

陈亚雄 ;

张波 ;

张新宇 ;

龚腾飞 ;

熊盛武 .

中国专利 :CN120071021A ,2025-05-30

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